TFLearn中的批量处理和随机梯度下降都是深度学习中常用的优化算法。在深度学习中，通常会将训练数据分成多个批次进行处理，这就是批量处理。而在批量处理的基础上，随机梯度下降是一种通过随机选择一个样本来更新模型参数的优化算法，可以加快模型的训练速度。
在TFLearn中，可以通过设置batch_size参数来指定每个批次的大小，这样可以实现批量处理。同时，TFLearn也提供了内置的随机梯度下降算法，可以通过设置optimizer参数来选择使用哪种优化算法，包括随机梯度下降算法。因此，TFLearn中的批量处理和随机梯度下降是相关的，通过这两种方法可以高效地训练深度学习模型。
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